AI 보안의 3가지 기둥

인공지능(AI)은 サイバーセキュリティ 산업을 강타하고 있으며, 모든 종류의 벤더가 솔루션에 AI를 통합하려고 노력하고 있습니다. 그러나 AI와 보안의 관계는 단순히 AI 기능을 구현하는 것 이상입니다. 공격자와 수비수 모두 기술을 사용하여 현대의 위협 환경을 변경하는 방식에 관한 것입니다. 또한 AI 모델이 개발, 업데이트, 보호되는 방식에도 관한 것입니다. 오늘날, 사이버 보안에서 AI의 세 가지 주요 기둥이 있습니다. 그리고 점점 더 많은 조직이 AI 기반 솔루션을 제공하는 보안 제공업체로 전환함에 따라 이러한 기술이 실제로 어떻게 사용되는지 이해하는 것이 점점 더 중요해지고 있습니다.

기둥 #1: AI 기능 방어

AI 기반 솔루션의 채택이 계속 증가함에 따라 기업은 이러한 솔루션을 보호하는 것이 우선 순위가 되고 있습니다. AI 솔루션은大量의 데이터로 훈련되며(데이터가 많을수록 솔루션이 더 정확함), 이러한 솔루션 중 하나를 침해한 공격자는 고객 데이터, 지적 재산, 금융 정보 및 기타贵重한 자산의 보물 창고에 앉아 있을 수 있습니다. 공격자가 이러한 공격 벡터를 점점 더 많이 활용함에 따라 조직의 첫 번째 방어선은 일상적으로 사용하는 AI 모델을 방어하는 능력입니다.

幸い, 이 문제는 비밀이 아닙니다. 실제로, AI 모델을 보호하기 위한 솔루션을専門으로 제공하는 시장은 급속히 성장하고 있으며, 지난 1-2년 동안 많은 스타트업이 등장했습니다. 또한, 생성형 AI와 같은 솔루션이 상대적으로 새로운 것은 사실이지만, AI는 이미 오래전부터 존재해 왔으며, 대부분의 AI 솔루션에는 어느 정도의 보안 기능이 내장되어 있습니다. 그러나 조직은 항상 추가적인 보안 조치를 취하여 자신과 데이터를 보호해야 하며, AI 파이프라인을 공격자로부터 방어하는 데 도움이 되는 제3자 솔루션은 풍부합니다.

기둥 #2: AI를 사용하는 공격자 중단

AI가 점점 더 접근하기 쉬워지면서 공격자가 이를 악용하는 것은 당연한 결과입니다. 조직이 운영을 간소화하고 반복적인 작업을 자동화하는 데 AI를 사용하는 것과 마찬가지로, 공격자도 공격의 규모와 복잡성을 증가시키는 데 AI를 사용할 수 있습니다. 실제로, 공격자는 아직 “새로운” 공격 유형을 수행하는 데 AI를 사용하지는 않습니다. 그러나 기술은 기존 공격 전략을 매우 높은 볼륨으로 수행하는 데 도움이 됩니다.

예를 들어, 피싱 스캠은 숫자 게임입니다. 수신者の 1%만이 악의적인 링크를 클릭하면 공격자에게 승리입니다. 그러나 AI의 도움으로 공격자는 피싱 이메일에 전례 없는 수준의 개인화를 적용할 수 있으며, 이는보다 설득력 있고 위험한 것으로 만들 수 있습니다. 더욱 심각한 것은, 한 번 조직이 침해되면(피싱 또는 기타 수단을 통해), 공격자는 AI를 사용하여 발견 데이터를 분석하고 전파를 더 쉽고 은밀하게 만드는 의사 결정 프로세스를 만들 수 있습니다. 공격자가 전파를 자동화할수록 목표를 달성하기 위해 더 빠르게 이동할 수 있으며, 이는 종종 전통적인 보안 도구가 공격을 식별하기도 전에 발생합니다.

기둥 #3: 사이버 보안 제품에서 AI 사용

최종 기둥은 보안 전문가가 가장 익숙한 것입니다. 사이버 보안 벤더가 제품에서 AI를 사용하는 것입니다. AI는 이상이나 비정상적인 활동을 식별하는 데 매우 유용합니다. 점점 더 많은 벤더가 탐지 솔루션에 AI를 배치하고 있으며, 일부는 또한 자동화된 요소를 포함한 복구를 위해 AI를 활용하고 있습니다. 과거에 저수준의 위협에 대처하는 것은 보안의 필수적인 요소였지만, 오늘날 AI는 이러한 프로세스의 대부분을 자동화할 수 있습니다. 이는 보안 전문가가 직접 주의를 기울여야 하는 위협에만 집중할 수 있도록 합니다.

이것은 다양한 보안 솔루션에 상당한 가치를 추가했지만, 이는 공백이 없는 환경에서 발생하지는 않습니다. AI 모델은 유지 관리가 필요하며, 모델을 일관되게 업데이트하는 것으로 유명한 벤더와 협력하는 것이 중요합니다. 잠재적인 보안 파트너를 검증하는 것은 중요하며, 조직은 벤더가 AI를 어떻게 사용하는지 알아야 합니다. 데이터가 어디에서 오는지, 내재된 편향과 같은 문제를 어떻게 피하는지 등은 벤더와 협력 여부를 결정하는 데 영향을 줄 수 있습니다. AI 솔루션은 거의 모든 산업에서 普及되고 있지만, 모두 동일하게 만들어지지는 않습니다. 조직은 기술의 내부를 이해하는 보안 파트너와 협력해야 합니다.

AI에 대한 자신감

サイバーセキュリティ 환경에서 AI가 점점 더 普及됨에 따라, 조직은 기술이 실제로 어떻게 사용되는지에 익숙해지는 것이 중요합니다. 즉, AI가 보안 솔루션을 개선하는 방법과 공격자가 더 발전된 공격을 구사하는 데 도움이 되는 방법을 이해하는 것입니다. 또한, 오늘날의 AI 모델이 구축되는 데이터가 보호되어야 한다는 것을 인식하는 것이 중요하며, 기술을 안전하게 배포하는 것을 우선하는 벤더와 협력하는 것이 중요합니다. AI와 보안의 세 가지 주요 기둥을 이해함으로써, 조직은 기술에 대한 기본적인 지식을 확보하여 자신감을 가지고 접근할 수 있습니다. 오늘날의 AI 모델이 구축되는 데이터는 보호되어야 하며, 기술을 안전하게 배포하는 것을 우선하는 벤더와 협력하는 것이 중요합니다. AI와 보안의 세 가지 주요 기둥을 이해함으로써, 조직은 기술에 대한 기본적인 지식을 확보하여 자신감을 가지고 접근할 수 있습니다.